Kata Kunci: jaringan transmisi, identifikasi, gangguan hubung singkat, jaringan syaraf tiruan.

Transkripsi

1 ABSTRAK Jaringan syaraf tiruan terdiri dari beberapa neuron yang saling terhubung seperti pada otak manusia. Neuron atau sel saraf adalah sebuah unit pemroses informasi yang merupakan dasar operasi jaringan syaraf tiruan. Jaringan syaraf tiruan terdiri atas beberapa elemen penghitung tak linier yang masing-masing dihubungkan melalui suatu pembobot dan tersusun secara paralel. Pembobot inilah yang nantinya akan berubah atau beradaptasi selama proses pelatihan. Jaringan syaraf tiruan dapat memberikan tanggapan yang benar walaupun masukan yang diberikan terkena derau atau berubah oleh suatu keadaan. Secara mendasar, sistem pembelajaran merupakan proses penambahan pengetahuan pada NN yang sifatnya kontinuitas sehingga pada saat digunakan pengetahuan tersebut akan dieksploitasikan secara maksimal dalam mengenali suatu objek. Penelitian ini bertujuan untuk untuk mengetahui nilai dan bentuk gelombang arus dan tegangan saat terjadi gangguan serta untuk mengetahui penggunaan jaringan syaraf tiruan dalam mengidentifikasi gangguan pada jaringan transmisi. Identifikasi jenis gangguan pada jaringan tansmisi menggunakan metode backpropagation pada jaringan syaraf tiruan. Proses training ini terdiri dari proses pelatihan terhadap gangguan hubung singkat satu fasa ke tanah, gangguan hubung singkat fasa dengan fasa, gangguan hubung singkat dua fasa dengan tanah, dan gangguan hubung singkat 3 fasa. Proses pelatihan pada jaringan transmisi ini menggunakan konfigurasi 6 data intput, 20 hidden layer, 6 data target, dan 6 output ( ). Hasil pelatihan menunjukkan bahwa nilai arus dan tegangan gangguan untuk semua jenis gangguan pada jaringan transmisi berhasil di bangkitkan, dimana output berupa nilai tegangan dan arus dari proses pelatihan akan disimpan dan dijadikan sebagai refrensi untuk menentukan jenis gangguan hubung singkat yang terjadi pada jaringan transmisi. Apabila data hasil simulasi dapat dikatakan mendekati dengan nilai output tersebut maka akan terlihat apakah jaringan transmisi berada dalam kondisi normal atau sebaliknya jaringan transmisi mengalami gangguan hubung singkat. Hal ini menunjukkan bahwa pengaplikasian jaringan syaraf tiruan dalam mengidentifikasi jenis gangguan yang terjadi dapat dikatakan berhasil. Kata Kunci: jaringan transmisi, identifikasi, gangguan hubung singkat, jaringan syaraf tiruan. viii

2 ABSTRACT Neural network system consists of some neurons that is interconnected like in human brain. Neuron or nerve cell is an information processing unit that is the base of the neural network system operation. Neural network system consists of some nonlinear counter elements that is connected to each other in parallel through a weighting. This weighting will be adapted and evolve during the exercise period. Neural network system could give a proper respond even though the given command is changed for some reason or situation. Basically, learning system is a process of adding knowledge to NN and when needed, those knowledges will be exploited or used in maximum capacity in recognizing an object, this process happen continually. The aims of this research are to know the value and the form of the current wave and voltage during disruption as well as to know the use of neural network system in identifying disruption in transmission line. Identification process of disruption type in transmission line using backpropagation method on artificial neural networks. The training process consists of the training process of the single phase short circuit to ground, short circuit phase to phase, two-phase short circuit to ground, and 3-phase short circuit. The training process on this transmission network configuration using the data intput 6, 20 hidden layer, 6 data target, and 6 outputs ( ). The test results showed that the value of current and voltage disturbance for all kinds of interference on the transmission network successfully raised, where the output of the value voltages and currents of the training process will be stored and used as a reference for determining the type of short circuit that occurred on the transmission network. If the simulation result value can be said to be close to the output of the data it will be seen whether the transmission network are in normal condition or otherwise impaired transmission line short circuit. This indicates that the application of neural network in identifying the type of disturbance can be said to be successful. Keywords: Transmission System, identification, short connection system, Neural network system. ix

3 DAFTAR ISI Halaman HALAMAN SAMPUL DEPAN... i HALAMAN SAMPUL DALAM... ii LEMBAR PERNYATAAN ORISINALITAS... iii LEMBAR PERSYARATAN GELAR... iv LEMBAR PENGESAHAN... v UCAPAN TERIMAKASIH... vi ABSTRAK... viii ABSTRACT... ix DAFTAR ISI... x DAFTAR GAMBAR... xiii DAFTAR ARTI LAMBANG, SINGKATAN, DAN ISTILAH... xvii DAFTAR LAMPIRAN... xviii BAN I PENDAHLUAN Latar Belakang Rumusan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Batasan Masalah Sistematika Penulisan... 3 BAB II KAJIAN PUSTAKA Tinjauan Mutakhir Tinjauan Pustaka Saluran Transmisi Saluran Udara Tegangan Ekstra Tinggi (SUTET) Saluran Udara Tegangan Tinggi (SUTT) Saluran Kabel Tegangan Tinggi (SKTT) Gangguan Hubung Singkat Gangguan Satu Fasa dengan Tanah Gangguan Fasa dengan Fasa x

4 2.3.3 Gangguan Dua Fasa dengan Tanah Gangguan Hubung Singkat Tiga Fasa Jaringan Syaraf Tiruan Jenis-jenis Jaringan Syaraf Tiruan Single Layer Neural Network MultiLayer Perceptron Neural Network Recurrent Neural Network Backpropagation Neural Network Karakteristik Jaringan Syaraf Tiruan Faktor Bobot Fungsi Aktivasi Proses Pembelajaran pada Neural Network Supervised Learning Unsupervised Learning BAB III METODE PENELITIAN Lokasi dan Waktu Penelitian Sumber dan Jenis Data Sumber Data Jenis Data Instrumen Penelitian Tahapan Penelitian Pengumpulan Data Alur Penelitian Umum Analisis Data BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis dan Pembahasan Proses Pembangkitan Gelombang Tegangan dan Arus Gangguan pada Jaringan Transmisi Proses Pembangkitan Gelombang Tegangan dan Arus pada Keadaan Normal xi

5 4.2.2 Proses Pembangkitan Gelombang Tegangan dan Arus pada saat Gangguan Satu Fasa ke Tanah Proses Pembangkitan Gelombang Tegangan dan Arus pada saat Gangguan Dua Fasa ke Tanah Proses Pembangkitan Gelombang Tegangan dan Arus pada saat Gangguan Antar Fasa Proses Pembangkitan Gelombang Tegangan dan Arus pada saat Gangguan Hubung Singkat Tiga Fasa Proses Identifikasi Jenis Gangguan pada Jaringan Transmisi Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Proses Pelatihan dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan pada Keadaan Normal Proses Pelatihan dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan pada saat Gangguan Satu Fasa Ke Tanah Proses Pelatihan dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan pada saat Gangguan Dua Fasa Ke Tanah Proses Pelatihan dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan pada saat Gangguan Antar Fasa Proses Pelatihan dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan pada saat Gangguan Hubung Singkat Tiga Fasa BAB V SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Saran DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN xii

6 DAFTAR GAMBAR Halaman Gambar 2.1 Gangguan Satu Fasa ke Tanah Gambar 2.2 Gangguan Fasa dengan Fasa Gambar 2.3 Gangguan Dua Fasa ke Tanah Gambar 2.4 Gangguan Hubung Singkat Tiga Fasa Gambar 2.5 Struktur Dasar Neural Network Gambar 2.6 Single Layer Neural Network Gambar 2.7 Multilayer Perceptron Neural Netwok Gambar 2.8 Recurrent Neural Network Gambar 2.9 Arsitektur Backpropagation Neural Network Gambar 3.1 Diagram Alur Penelitian Umum Gambar 3.2 Diagram Alur Identifikasi Gangguan Jaringan Transmisi Gambar 4.1 Konfigurasi pada Proses Pelatihan Gambar 4.2 Gelombang Tegangan Tiga Fasa dalam Keadaan Normal dari Generator Satu Gambar 4.3 Gelombang Arus Tiga Fasa dalam Keadaan Normal dari Generator Satu Gambar 4.4 Gelombang Tegangan Tiga Fasa dalam Keadaan Normal dari Generator Dua Gambar 4.5 Gelombang Arus Tiga Fasa dalam Keadaan Normal dari Generator Dua Gambar 4.6 Gelombang Tegangan Setiap Fasa dalam Keadaan Normal Gambar 4.7 Gelombang Arus Setiap Fasa dalam Keadaan Normal Gambar 4.8 Gelombang Tegangan Tiga Fasa pada saat Gangguan Satu Fasa dari Generator Satu Gambar 4.9 Gelombang Arus Tiga Fasa pada saat Gangguan Satu Fasa dari Generator Satu Gambar 4.10 Gelombang Tegangan Tiga Fasa pada saat Gangguan Satu Fasa dari Generator Dua xiii

7 Gambar 4.11 Gelombang Arus Tiga Fasa pada saat Gangguan Satu Fasa dari Generator Dua Gambar 4.12 Gelombang Tegangan pada Fasa A saat Gangguan Hubung Singkat Satu Fasa ke Tanah Gambar 4.13 Gelombang Tegangan pada Fasa B dan C saat Gangguan Hubung Singkat Satu Fasa ke Tanah Gambar 4.14 Gelombang Arus pada Fasa A saat Gangguan Satu Fasa ke Tanah Gambar 4.15 Gelombang Arus pada Fasa B saat Gangguan Satu Fasa ke Tanah Gambar 4.16 Gelombang Arus pada Fasa C saat Gangguan Satu Fasa ke Tanah Gambar 4.17 Gelombang Tegangan 3 Fasa saat Gangguan Dua Fasa Ke Tanah dari Generator Satu Gambar 4.18 Gelombang Arus 3 Fasa saat Gangguan Dua Fasa Ke Tanah dari Generator Satu Gambar 4.19 Gelombang Tegangan 3 Fasa saat Gangguan Dua Fasa Ke Tanah dari Generator Dua Gambar 4.20 Gelombang Arus 3 Fasa saat Gangguan Dua Fasa Ke Tanah dari Generator Dua Gambar 4.21 Gelombang Tegangan pada Fasa A dan Fasa B saat Gangguan Dua Fasa Ke Tanah Gambar 4.22 Gelombang Tegangan pada Fasa C Saat Gangguan Dua Fasa Ke Tanah Gambar 4.23 Gelombang Arus pada Fasa A Saat Gangguan Dua Fasa Ke Tanah Gambar 4.24 Gelombang Arus pada Fasa B Saat Gangguan Dua Fasa Ke Tanah Gambar 4.25 Gelombang Arus pada Fasa C Saat Gangguan Dua Fasa Ke Tanah xiv

8 Gambar 4.26 Gelombang Tegangan 3 Fasa Saat Gangguan Hubung Singkat Antar Fasa dari Generator Satu Gambar 4.27 Gelombang Arus 3 Fasa Saat Gangguan Hubung Singkat Antar Fasa dari Generator Satu Gambar 4.28 Gelombang Tegangan 3 Fasa Saat Gangguan Hubung Singkat Antar Fasa dari Generator Dua Gambar 4.29 Gelombang Arus 3 Fasa Saat Gangguan Hubung Singkat Antar Fasa dari Generator Dua Gambar 4.30 Gelombang Tegangan pada Fasa A dan Fasa B Saat Gangguan Hubung Sinngkat Antar Fasa Gambar 4.31 Gelombang Tegangan pada Fasa C Saat Gangguan Hubung Sinngkat Antar Fasa Gambar 4.32 Gelombang Arus pada Fasa A dan Fasa B Saat Gangguan Hubung Sinngkat Antar Fasa Gambar 4.33 Gelombang Arus pada Fasa C Saat Gangguan Hubung Sinngkat Antar Fasa Gambar 4.34 Gelombang Tegangan 3 Fasa Saat Gangguan Hubung Singkat Tiga Fasa dari Generator Satu Gambar 4.35 Gelombang Arus 3 Fasa Saat Gangguan Hubung Singkat Tiga Fasa dari Generator Satu Gambar 4.36 Gelombang Tegangan 3 Fasa Saat Gangguan Hubung Singkat Tiga Fasa dari Generator Dua Gambar 4.37 Gelombang Arus 3 Fasa Saat Gangguan Hubung Singkat Tiga Fasa dari Generator Dua Gambar 4.38 Gelombang Tegangan pada Masing-Masing Fasa Saat Gangguan Hubung Singkat Tiga Fasa Gambar 4.39 Gelombang Tegangan Pada Masing-Masing Fasa Saat Gangguan Hubung Singkat Tiga Fasa Gambar 4.40 Gelombang Arus Fasa C Saat Gangguan Hubung Singkat Tiga Fasa Gambar 4.41 Hasil Training pada Saat Keadaan Normal xv

9 Gambar 4.42 Hasil Performance Saat Keadaan Normal Gambar 4.43 Hasil Regression Saat keadaan normal Gambar 4.44 Hasil output Saat keadaan normal Gambar 4.45 Hasil Training Saat Gangguan Satu Fasa Ke Tanah Gambar 4.46 Hasil Performance Saat Gangguan Satu Fasa Ke Tanah Gambar 4.47 Hasil Regression Saat Gangguan Satu Fasa Ke Tanah Gambar 4.48 Hasil Output Saat Gangguan Satu Fasa Ke Tanah Gambar 4.49 Hasil Training Saat Gangguan Dua Fasa Ke Tanah Gambar 4.50 Hasil Performance Saat Gangguan Dua Fasa Ke Tanah Gambar 4.51 Hasil Regression Saat Gangguan Dua Fasa Ke Tanah Gambar 4.52 Hasil Output Saat Gangguan Dua Fasa Ke Tanah Gambar 4.53 Hasil Training Saat Gangguan Antar Fasa Gambar 4.54 Hasil Performance Saat Gangguan Antar Fasa Gambar 4.55 Hasil Regression Saat Gangguan Antar Fasa Gambar 4.56 Hasil Regression Saat Gangguan Antar Fasa Gambar 4.57 Hasil Training Saat Gangguan Hubung Singkat Tiga Fasa Gambar 4.58 Hasil Performance Saat Gangguan Hubung Singkat Tiga Fasa 61 Gambar 4.59 Hasil Regression Saat Gangguan Hubung Singkat Tiga Fasa Gambar 4.60 Hasil Regression Saat Gangguan Hubung Singkat Tiga Fasa xvi

10 DAFTAR ARTI LAMBANG, SINGKATAN, DAN ISTILAH NN SUTET SUTT SKTT Epoch MU MSE Performance Regression Neural Network Saluran Udara Tegangan Ekstra Tinggi Saluran Udara Tegangan Tinggi Saluran Kabel Tegangan Tinggi Jumlah iterasi yang digunakan atau jumlah iterasi yang dibatasi pada proses pelatihan dengan menggunakan metode jaringan syaraf tiruan Merupakan parameter kontrol untuk algoritma yang digunakan untuk melatih jaringan syaraf tiruan Mean Squared Eror Perbandingan antara nilai MSE dengan epoch Perbandingan antara nilai output dengan target xvii

11 DAFTAR LAMPIRAN Halaman JADWAL KEGIATAN SKEMA RANGKAIAN JARINGAN TRANSMISI DATA INPUT DAN TARGET DATA OUTPUT DARI PROSES PELATIHAN xviii

12 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Jaringan transmisi merupakan proses penyaluran tenaga listrik dari pembangkit listrik sampai pada distribution station hingga sampai pada konsumen pengguna listrik melalui suatu bahan konduktor. Penyaluran tenaga listrik pada jaringan transmisi menggunakan arus bolak-balik (AC) dengan sistem tiga phasa. Saluran transmisi menggunakan sistem arus bolak-balik tiga-phasa memiliki beberapa kelebihan antar lain pembangkitan yang dilakukan lebih mudah, dapat menghasilkan medan magnet putar, pengubahan tegangannya lebih mudah dan dengan sistem tiga-phasa, daya yang disalurkan lebih besar dengan nilai sesaat yang konstan. Jaringan saraf tiruan (JST) atau secara umum sering disebut neural network (NN) adalah jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan jaringan saraf manusia. Jaringan syaraf tiruan merupakan sistem adaptif yang dapat merubah struktur untuk memecahkan masalah berdasarkan informasi eksternal maupun internal yang mengalir melalui jaringan. Secara sederhana, jaringan syaraf tiruan adalah sebuah alat pemodelan data statistik yang berubah setiap waktu dan berlangsung secara kontinyu. Jaringan syaraf tiruan dapat digunakan untuk memodelkan hubungan yang kompleks antara input dan output untuk menemukan pola-pola pada data. Pada jaringan transmisi sering terjadi berbagai macam jenis gangguan, antara lain gangguan satu phasa ke tanah, gangguan phasa ke phasa, gangguan dua phasa ke tanah dan gangguan tiga phasa. Pendeteksian terhadap gangguan tersebut dapat dilakukan dengan metode jaringan syaraf tiruan. Penggunaan metode jaringan syaraf tiruan ini dipilih karena dapat mendeteksi jenis gangguan yang terjadi secara akurat dan cepat pada sistem saluran transmisi (Singh dkk, 2014). Jaringan syaraf tiruan memiliki beberapa kelebihan yaitu mampu melakukan generalisasi dan ekstraksi dari suatu pola data tertentu, jaringan syaraf tiruan juga dapat 1

13 2 menciptakan suatu pola pengetahuan melalui kemampuan belajar (self organizing), memiliki fault tolerance, kemampuan perhitungan secara paralel sehingga proses lebih singkat. (Jamil dkk, 2015). 1.2 Rumusan Masalah Adapun rumusan masalah dalam tugas akhir ini adalah sebagai berikut: 1. Bagaimanakah membangkitkan arus dan tegangan gangguan untuk semua jenis gangguan saluran transmisi dengan menggunakan simulasi? 2. Bagaimanakah pengaplikasian jaringan syaraf tiruan dalam mengidentifikasi suatu gangguan yang terjadi pada sistem saluran transmisi? 1.3 Tujuan Penelitian Adapun tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Untuk mengetahui nilai dan bentuk gelombang arus dan tegangan saat terjadi gangguan. 2. Untuk mengetahui penggunaan jaringan syaraf tiruan dalam mengidentifikasi gangguan pada jaringan transmisi. 1.4 Manfaat Penelitian Dari tujuan penulisan yang telah dipaparkan, maka manfaat yang di dapatkan dari penulisan tugas akhir ini yakni : 1. Hasil dari penelitian ini dapat digunakan sebagai input data dari sistem proteksi pada saluran transmisi. 2. Hasil dari penelitian ini dapat digunakan sebagai pendeteksi terhadap jenis gangguan yang terjadi pada saluran transmisi secara real time. 1.5 Batasan Masalah Untuk menghindari meluasnya masalah yang dibahas, maka pada tugas akhir ini permasalahan yang dibahas yakni penggunaan jaringan syaraf tiruan sebagai alat untuk mengidentifikasi suatu gangguan yang terjadi dalam sistem saluran transmisi. Jaringan syaraf tiruan sebagai metode identifikasi gangguan transmisi dalam penelitian ini hanya sampai pada tahap pelatihan saja. Jenis gangguan yang akan di deteksi adalah empat jenis gangguan, antara lain gangguan satu phasa ke

14 3 tanah, gangguan antar phasa, gangguan dua phasa ke tanah, dan gangguan tiga phasa. 1.6 Sistematika Penulisan Sistematika penulisan dalam tugas akhir ini adalah sebagai berikut: BAB I : PENDAHULUAN Bab ini merupakan pembahasan dan gambaran umum yang berisikan latar belakang permasalahan, rumusan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, ruang lingkup dan batasan masalah, serta sistematika penulisan. BAB II : KAJIAN PUSTAKA Bab ini membahas mengenai State of The Art dan menguraikan dasar-dasar teori yang menunjang dan mendukung pembahasan identifikasi jenis gangguan pada jaringan transmisi menggunakan metode jaringan syaraf tiruan BAB III : METODE PENELITIAN Bab ini menguraikan langkah-langkah dalam analisis dan pembahasan penelitian, dan juga diuraikan lokasi dan waktu penelitian, sumber dan jenis data penelitian, jenis data yang digunakan, teknik pengumpulan data, tahapan penelitian dan alur analisis dari penelitian tersebut. BAB IV : HASIL DAN PEMBAHASAN Bab ini menganalisa data hasil penelitian yang diperoleh untuk mengetahui realisasi dari identifikasi jenis gangguan pada jaringan transmisi menggunakan metode jaringan syaraf tiruan Selain itu untuk mengetahui nilai dan bentuk gelombang arus dan tegangan saat terjadi gangguan.

15 4 BAB V : PENUTUP Bab ini berisikan kesimpulan dari pembahasan yang dilakukan serta saran saat pengimplementasian dan pengembangan tugas akhir kedepannya.